尋找和移除地雷是一個極其緩慢的過程。人工排雷員用手持金屬探測器一寸一寸地搜尋受汙染的地面，等待著磁異常的警示聲。雖然有時會使用訓練有素的狗，但自第二次世界大戰結束以來，金屬探測器一直是主要的清除方法。
哥倫比亞大學火山學和遙感專業的博士生賈斯珀·鮑爾說：“在這一領域，很長一段時間以來都沒有太多的創新。”鮑爾和他在個人防護裝備製造商Safe Pro Group的合作者一直在開發一種基於無人機的機器學習技術，以使排雷工作比傳統方法更安全、更快速。
這個想法非常簡單：無人機飛過被認為埋有地雷的區域，收集大量的影像。鮑爾的演算法在70種地雷、集束彈藥和其他未爆彈藥的視覺特徵上進行了訓練，將影像處理成地圖，解析度精確到英寸的分數。該模型可以比人工審查相同影像更快、更準確地識別和繪製爆炸物。“在幾分鐘內，你就會得到一張標出所有地雷探測位置的地圖，”鮑爾說。
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據報告，無人機的探測率約為90%，旨在增強傳統方法，而不是取代它們。“它的全面性較差，因為你不是一寸一寸地搜尋，”鮑爾說。但這種方法可以揭示潛在的危險，並且可以覆蓋比人工工作更大的地面。
自烏克蘭戰爭開始以來，鮑爾和他的團隊多次訪問烏克蘭以測試這項技術。他們希望他們的工作能夠加快排雷程序，按照目前的資源，這個過程可能需要750多年。據估計，烏克蘭約有6.7萬平方英里（面積大致相當於佛羅里達州）的土地可能埋藏著地雷和其他爆炸物。鮑爾說，有了新系統，“你可以掃描大片土地，並試圖找出汙染密度最高的地方”，然後再派遣人員去排除地雷。
目前，人工智慧只能探測到地表層的爆炸物，而不是深埋的或被植被覆蓋的爆炸物。鮑爾的非營利組織“排雷研究社群”正在測試透過使用熱成像和探地雷達來探測更深層爆炸物的方法。它還在開發一個模型，該模型可以根據植被的多少來評估人工智慧對其地雷探測結果的信心水平。
克羅埃西亞排雷工作專家、遙感專家米蘭·巴吉奇表示，這種方法是對排雷工具包的寶貴補充。“沒有技術的靈丹妙藥，”他說，“但結合不同的技術可能比任何單一技術都更成功。”